HMM(隐马尔可夫链)学习最佳范例.pdf
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2013-03-28
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HMM 学习最佳范例
转自：我爱自然语言处理
( http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-one-introduction )
一、介绍（Introduction）
我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式（规律）。这些模式
发生在很多领域，比如计算机中的指令序列，句子中的词语顺序和口语单词中的
音素序列等等，事实上任何领域中的一系列事件都有可能产生有用的模式。
考虑一个简单的例子，有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说告诉我
们‘湿透的’海藻意味着潮湿阴雨，而‘干燥的’海藻则意味着阳光灿烂。如果它处
于一个中间状态（‘有湿气’），我们就无法确定天气如何。然而，天气的状态并
没有受限于海藻的状态，所以我们可以在观察的基础上预测天气是雨天或晴天的
可 能性。另一个有用的线索是前一天的天气状态（或者，至少是它的可能状态）
——通过综合昨天的天气及相应观察到的海藻状态，我们有可能更好的预测今天
的天气。
这是本教程中我们将考虑的一个典型的系统类型。
首先，我们将介绍产生概率模式的系统，如晴天及雨天间的天气波动。
然后，我们将会看到这样一个系统，我们希望预测的状态并不是观察到的
——其底层系统是隐藏的。在上面的例子中，观察到的序列将是海藻而隐藏的系
统将是实际的天气。
最后，我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题。对于上述例子，我
们想知道：
1. 给出一个星期每天的海藻观察状态，之后的天气将会是什么?
2. 给定一个海藻的观察状态序列，预测一下此时是冬季还是夏季？直观地，
如果一段时间内海藻都是干燥的，那么这段时间很可能是夏季，反之，如果一段
时间内海藻都是潮湿的，那么这段时间可能是冬季。
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资源评论
yys07062014-09-17不错的学习资料，很适合自学
soybird2014-06-10讲的比较详细，正适合我学习参考,谢谢！
